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.数美时代.梁堃.Sentry.金融实时风控系统

01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美 金融大数据解决方案提供商 核心业务 为金融行业提供大数据产品及服务开发,并提供基于大数据场景的解决方案。主营产 品(业务)分为风险控制类、 用户画像类、 精准营销类、 数据分析与挖掘类、 数据仓库类、 大数据 决策支撑类

  • 2021-06-23
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教育大数据驱动的精准教研模式研究

研是促进教师专业发展的重要途径,大数据是精准教研的基石。教师教研正 在从经验导向的传统教研向数据驱动的精准教研模式转变。文章采用大数据驱动研究视角,在 分析精准教研数据来源、教研主体划分、教研主体需求的基础上,研究并设计了面向新手教师、 胜任教师和成熟教师的教研模式。文章采用问卷调查方法检验了三类教研主体划分的合理性, 以及三类教师教研模式的可行性。通过调查数据分析,大数据驱动的精准教研模式对于促进教 师专业发展具有重要的实践意义。

  • 2021-06-21
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云时代的下一代安全战略思考

群体 黑客行 动 主 义 松散的黑客 组织 攻 击团队 基于政治、 意 识 形 态 或 商 战 目的的有 组织团队 ! 攻 击 目 标 更重要、 更明 ? ! 研制更 为 先 进 的攻 击 技 术 或工具 "

  • 2021-06-23
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面向智能化软件开发的开源生态大数据

本文提出了软件工程开源生态大数据 体系,构建了自生长的采集处理框架和汇 聚共享环境,并阐述了基于软件工程开源 生态大数据的智能化软件开发的相关研 究以及典型应用情况。面向智能化软件开 发的开源生态大数据研究具有很强的研 究意义和实际价值.

  • 2021-06-21
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大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计_黄凯宁

光流场图像匹配可以提高图像的质量,便于后继的光流场图像处理,而当前光流场图像匹配方法存在一些不足,如匹配耗时间长,错误率较高等,为了获得更优的光流场图像匹配结果,提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。首先采集大量的光流场图像,并对图像预处理,消除干扰因素,从中提取边缘信息,幅值特征,角度特征等特征向量,并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配,最后对比其它图像匹配方法。实验结果表明,大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短,提高光流场图像匹配效率,而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率,错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。

  • 2021-06-21
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基于大数据的数据分析平台构建研究_周怡燕

大数据中隐含了许多有价值的信息,能够辅助人们做出科学决策,但是大数据很难被充分利用起来,其根本原因在于数据量巨大。为此,为提高大数据利用率,构建一个基于大数据的数据分析平台。该平台首先利用多功能采集卡将采集的数据集中到一起,并转存到中心处理器当中,在中心处理器中根据数据类型和数据挖掘目的选择合适的大数据挖掘技术,进行大数据分析,最后将分析结果通过显示器反馈给用户,以供用户利用。结果表明:将所构建平台应用到电力设备异常检测中,其检测结果证实了该平台的应用效果,为大数据的利用提供了重要的辅助手段。

  • 2021-06-21
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智能工厂规划与建设

智能工厂规划与建设

  • 2021-06-22
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基于大数据视角下池州生态旅游资源评价研究

随着经济社会不断发展,池州市旅游业发展暴露出了一些比较突出的问题,例如生态旅游资源空间分布不 合理、旅游业与经济社会发展脱节等。通过对池州市旅游资源空间结构和近年来旅游客源预测的实证研究,为池州市旅 游空间结构优化提供了思路和旅游发展的基本对策,规划池州市旅游区总布局,确定优先发展领域和城市旅游中心,改 善池州市基础设施和优化旅游环境,增加投资,加强池州市旅游业共同发展。

  • 2021-06-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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